中国信通院发布“2022人工智能十大关键词”(2)

关键词四：知识驱动AI

知识驱动助力人工智能认知能力的提升，满足人工智能深入各个行业不同应用场景的需求。 随着深度学习与知识图谱等多重技术的深度融合，综合利用大量知识数据中的因果和逻辑关系，可以助力人工智能认知能力的提升，来解决人工智能深入各个行业时场景复杂、可解释性较低等问题。 在技术方面， 知识和数据双轮驱动的人工智能技术路线展现了强劲的发展潜力，知识的融合应用有效地提升了智能问答、智能推荐、大规模预训练模型等人工智能技术中的效果。文心大模型、孟子大模型等均尝试利用知识增强技术路线提升效果。 在应用方面， 知识与人工智能的融合拓展了人工智能的应用范围，促进形成知识凝练、知识流转、知识赋能闭环，推动数字化发展下行业与企业各类知识的沉淀、流转，显著提升实际场景的智能应用水平。

关键词五：超级自动化

超级自动化已经成为企业即开即用、敏捷配置的数字化转型工具箱。 经过一年多的发展，超级自动化有了很多新的价值。 在概念深化方面， 中国信息通信研究院在今年发布的《超级自动化技术与应用研究报告（2022）》中首次对其主要概念进行了深入剖析和理解，认为“超级自动化是多种技术能力与软件工具组合，覆盖了自动化从需求发现到应用实践的全流程”； 在技术发展方面， 机器人流程自动化、智能流程管理、低代码应用平台、流程挖掘等工具和平台，衔接起了企业级各类复杂业务场景，其综合应用、交互使能是超级自动化发挥效能的重要手段。人工智能、大数据、云计算等技术作为底座，为超级自动化发展注入了源源不断的强大动力； 在应用拓展方面， 政府和企业使用超级自动化技术开始呈现出全面爆发的状态。例如，日本全面引入RPA实现政务的数字化转型，据统计各级政府的引入率已经超过90%。同时，产业创新层面，领先的RPA企业都不再局限于RPA或流程挖掘等单点能力的输出，而是围绕信通院提出的超级自动化技术与工具体系，开始由点及面的建立起立体服务架构。

关键词六：人工智能中台

人工智能中台重塑企业智能化转型的能力底座。 随着企业从重视人工智能的“研发”，到“研发-运营”并重，AI开发平台也逐渐向AI中台演进。 理念层面，AI中台更加重视管理和运营，技术层面，AI中台高度集约了AI能力，具有规模化、标准化、可扩展等特点。 其中，规模化是指整合了丰富的人工智能开发、部署、测试、运维等能力，标准化是指将异构的软硬件环境封装为标准化的界面，可扩展是指可以不断适配新的技术和工具，保证AI技术的动态演进。通过与数据中台、云平台、业务中台、运营平台的打通，AI中台正在加速融入企业的技术平台体系中。当前阶段，大型的行业企业正在积极构建AI中台体系，通过高效的组织管理实践，推动全场景全领域的AI赋能。